第３話：AIについて

本日もやっていきましょう！エンジニアの KoBe（コービー） です！

一連のコロナの件がきっかけで、在宅ワークして2ヶ月近く過ぎました。

今回は、前回の投稿「IoT」の基盤となる『AIについて』投稿します！

皆さんは AI と聞いて何を思い浮かべますかね？

ロボット？

・・・ターミネーターとかドラえもんとか？

自動運転車？

・・・トランスフォーマーみたいな！？機関車トーマス？？

様々な物が頭に浮かぶかもしれないし、浮かばないかもしれないですね。

今回は、そんな皆さんの頭の中にある AI のイメージをもう少し明確に出来たら良いなと思って執筆しています。

ではアジェンダです。

IoTについてのおさらい

AIについて話を始める前に、まず前回の『IoTについて』から、おさらいさせてください。

IoT は Internet of Things の略でした。

和訳すると モノのインターネット化 というそうで、読んで字の如く、物がインターネットに繋がるというものでした。

IoTの典型例に自動運転車があって、現代まで上手く実用化されていない背景には、十分な「通信速度」と「反応速度」がないことが、1つありました。

しかし、前々回の投稿でも紹介させて頂いた 5G が世の中に普及してくることで、こうしたまだ実用されていないけれども、構想されていた IoT サービスが世の中に出てくるという話でした。

この IoT を語る上で、AI が欠かせない内容になってくるので、本題に入っていきましょう。

AIとは？

AI とは Artificial Intelligence の略です。

和訳では 人工知能 と訳されています。

読んで字の如く、人工の知能のことを指します。

人工の知能って何だろう？と考えると、人間によって作れた人工的な脳をイメージしてもらえると良いかなと思います。

人間には脳があって、脳は、視覚・聴覚・味覚・触覚・嗅覚などの5感情報から判断して、次に行うアクションを決めています。

例えば、車が目の前を通るのを視覚で知った際に、人間はその場で静止して車が過ぎるのを待ったり、少し前に出ていたら、後ろに下がったりしますよね？

ああいう行動は現代の科学では、脳が判断して、体の各所に信号を送っていると言われています。

人工知能もまさに同じで、例えば、視覚を持たせたかったら、カメラをロボットに搭載して、車がカメラに映ったら、ロボットを止める。もし自分が道路の上にいて、車が近づいてきていたら、後ろに下がる。

このような人間と同じことを行わせるように、コンピューターにルールを決めてあげてるのが人工知能です。

IoTとAIの関連性

勘の良い方はすでにお気付きだと思いますが、冒頭にもお話しした通り、IoT と AI は密接に関係しているテーマです。

例の如く、自動運転車を例に取り上げます。

前回、自動車にコンピューターが搭載され、ネットワークに繋がれて動いているのを説明しました。

この絵ですね！

・各自動車が、前の車にぶつかりそうだなと感じた時に回避したり

・基地局が、全体的に車間が空いてるから詰めてみようと判断したり

それぞれ、ケースによって判断する必要があると思います。

これに対して、何万台と同時に動いてる車を人間が監視してラジコンみたいに手動で操作するのは無理だと思いませんか？

神業職人が存在しても無理です。

目はいくつもないし、神業職人も睡眠を取らないと死にます。

そこで、適切な処理を休みなくやってくれるのが、人工知能、AIです。

5G の導入によって自動運転などの IoT のサービスが発展してくると、人間では制御に限界が来るため、人間と同じかそれ以上の性能で AI が統率してくれる世の中が重要になってきます。

寝てる間も助けてもらいましょう。

AI ってどうやって作るの？

じゃあ、人間では制御しきれないとして、人間と同じかそれ以上に正確な仕事をしてもらうような AI はどうやって現在作られているのでしょうか？

AI の基本は「認識・識別」が主な機能になっていて、その機能を用いて行動の選択を「判断・決断」するのが仕事になっています。

具体例をあげると、自動運転車が世の中に走った時に、車がどんなことをしてるかというと、前の車との車間を認識、自分が車線の中を走っているかを認識、走行速度が法定速度に収まってるか確認したり、信号の色が青か赤か識別したり、元を辿れば、どれも認識や識別の選択の連続のような気がしませんか？

つまり、これらの認識や識別を行って判断をするまでが AI なのです。

じゃあ、認識や識別はどうやって行うのか？というと、人間がそれを覚えるのと大差ありません。

人間は文字を覚える時、たくさん見て書きますよね？

あれは記憶の中に沢山の文字のパターンを記憶して、それと同じや似ているものを見たときに判断する作業をしています。

AI も同じで、車線を覚えたり、赤や青信号を覚えるには、沢山の画像を覚えさせて、同じ特徴を持っていたら、車線だな！とか青信号だな！と判断できるようにしているのが AI です。

つまり、AI の認識や識別は沢山の（正しい）情報を覚えることで作られます。なんとなくイメージできますか？

最後に、判断・決断ですが、これが何ともレベルが高いのですが、AIの作成者の判断に割と委ねられます。

少し、難しい話をしますが、トロッコ問題というのがあります。

簡単に説明すると

・トロッコにあなたは乗っています

・トロッコはぐんぐん前進して分岐に近づきます

・直進した先には5人の人間がいます

・曲がった先には友人のB氏がいます

あなたはどっちに分岐を切りますか？

というものです。

この問題に対して、あなたの判断は、知らない5人を引いてしまうのか、友人のB氏の命を捨てられないから見ず知らずの1人を殺してしまうのか。

判断できるでしょうか？

こういうケースは人間でも判断が左右されると思っています。

つまり、AIにも判断・決断には確実な正解はなく、AIの作者の倫理観だったり、数学的な正しさや AI 業界での最適解が結果として埋め込まれれいくようです。

ただ、AIの発展による強みもあって、人間は先の未来が予測しづらいですが、AIはある程度可能だったりします。

例えば今回のトロッコのケースも人間だったら、目の前の分岐に差し掛かった際に初めて自分の置かれてる状況に気づきます。

一方で、自動運転車の場合は、ネットワークを介して、世界中全ての道路状況を把握できると考えると、事前にスピードを落として、分岐地点で静止することも出来かもしれません。

そのため、人間が犯してきた判断ミス以上のことを、自動運転車がするのか？その天秤は実際にやってみないと何とも言えないというのが筆者の考え方です。

特に問題となるのが、誰が責任を取るか問題で、人間が犯した罪は人間が裁かれる世の中なので、成立しているものが、果たして、AIに置き換わった時、AIの作成者が罪に問われるのか？それともAIを管理していた管理会社が問われるのか？その辺が今も尚、明確な法律が無い状況です。

余談：TOYOTA・Woven City

みなさんは、トヨタの新しい取り組みである、Woven City をご存知でしょうか？

静岡県裾野市にスマートシティを作る計画のことなのですが、これがもうすごい規模感で行われています。

第１話でお話した5G、第２話のIoT、本日紹介している AI の全てがこの計画で様々な検証が行われる予定です。

ここで体感することのほとんどが、今後の日本のルールのベースになることはどう考えても明確で、世界にとっても基準になるかもしれません。

注目しましょう。

まとめと次回の記事について

本日は、AI（Artificial Intelligence）・人工知能 について投稿しました。

AI は 5G によって加速する IoT の肝となる技術でした。

主な機能は「認識と識別」で、重要な仕事は「行動の判断と決断」でした。

認識と識別は、人間と同様に沢山の（正しい）情報をコンピュータに教え込むことで実現していきます。

また、認識と識別した情報を元に判断を行うのは、AI の作成者の価値観や倫理観や知識に大きく左右され、人間の判断と同様に正解はないというものでした。

一方で、トロッコ問題を参考に説明させて頂きましたが、ネットワークで繋がれた世の中になることで、人間と違って、AI は世界中を見渡して判断・決断が出来ることから、自動運転車などでは、未来を予測して、未然に事故対策をすることが可能になることが期待されています。

現在、日本では、トヨタが静岡県で Woven City というスマートシティを構築して、こういった期待されている技術を現実に落とし込もうと頑張っています。

次回は、今回取り上げた AI が認識や識別のために取り込む膨大な情報の塊である『ビッグデータについて』投稿します。

自動運転車を作るための情報（データ）ってどうやって集めてるの？

とか、何を集めてるの？といった話について書いていきます。

これを学ぶことで、5G が到来した現代を更に理解出来るようになってくると思います。

今日も盛り沢山でしたね！お疲れ様でした！！

みなさまお体にはくれぐれもお気を付けて！

明日も20時にお会いしましょう！